Descarga de datos

Los datos de ocurrencias de la especie “Chelonoidis denticulatus” (tortuga terrestre de patas amarillas), se obtuvieron de la plataforma GBIF. Se filtró la búsqueda de acuerdo al país de avistamiento, en este caso el Perú, obteniendo una lista de 185 avistamientos. Se procede a descargar la información en formato .csv.

Lectura de datos a partir de archivo .csv

tortuga<-read.csv("D:/Ciclos UNMSM/noveno ciclo/O_ecologiaAplicada/semana 1/tarea_tortuga/0060114-240321170329656.csv", sep = "\t")

Previsualización de los datos de ocurrencias

View(tortuga)

Visualizar tamaño de las filas y columnas, y el tipo de estructura del archivo .csv.

class(tortuga)
## [1] "data.frame"
dim(tortuga)
## [1] 184  50
sort(names(tortuga))
##  [1] "basisOfRecord"                    "catalogNumber"                   
##  [3] "class"                            "collectionCode"                  
##  [5] "coordinatePrecision"              "coordinateUncertaintyInMeters"   
##  [7] "countryCode"                      "datasetKey"                      
##  [9] "dateIdentified"                   "day"                             
## [11] "decimalLatitude"                  "decimalLongitude"                
## [13] "depth"                            "depthAccuracy"                   
## [15] "elevation"                        "elevationAccuracy"               
## [17] "establishmentMeans"               "eventDate"                       
## [19] "family"                           "gbifID"                          
## [21] "genus"                            "identifiedBy"                    
## [23] "individualCount"                  "infraspecificEpithet"            
## [25] "institutionCode"                  "issue"                           
## [27] "kingdom"                          "lastInterpreted"                 
## [29] "license"                          "locality"                        
## [31] "mediaType"                        "month"                           
## [33] "occurrenceID"                     "occurrenceStatus"                
## [35] "order"                            "phylum"                          
## [37] "publishingOrgKey"                 "recordedBy"                      
## [39] "recordNumber"                     "rightsHolder"                    
## [41] "scientificName"                   "species"                         
## [43] "speciesKey"                       "stateProvince"                   
## [45] "taxonKey"                         "taxonRank"                       
## [47] "typeStatus"                       "verbatimScientificName"          
## [49] "verbatimScientificNameAuthorship" "year"

unique() Devuelve los elementos unicos de una lista, vector o data frame.

unique(tortuga$countryCode)
## [1] "PE" ""

Unicamente se encuentra el código de país “PE” correspondiente al Perú, lo cual corresponde con el filtrado que se realizó antes de la descarga de la data en la plataforma GBIF. También se encuentra un valor “” que deberá ser limpiado. Para usar la función filter(), se deberá cargar la librería tydiverse.

library(tidyverse)
tortuga<- tortuga |> 
  filter(countryCode =="PE")
dim(tortuga)
## [1] 183  50
unique(tortuga$countryCode)
## [1] "PE"

Se eliminó el dato “”

Limpieza de datos

En el siguiente código, usamos la función subset() para filtrar filas del data frame tortuga, que a su vez deben cumplir el segundo argumento !is.na(tortuga$decimalLongitude), este selecciona las filas donde el valor de la columna decimalLongitude no es un valor faltante (NA).

tortuga<-subset(tortuga,!is.na(tortuga$decimalLongitude)) 
dim(tortuga)
## [1] 137  50
tortuga<-subset(tortuga,!is.na(tortuga$decimalLatitude))
dim(tortuga)
## [1] 137  50

A continuación extraeremos los datos de longitud, latitud y de estado de provincia, para realizar el gráfico. Usando la función select(), extraemos las columnas especificadas del data frame tortuga.

tortuga<-tortuga |> 
  select(scientificName,decimalLatitude,decimalLongitude,stateProvince)

Gráfica de los puntos

El siguiente código permite graficar los puntos donde se ha registrado presencia de “Chelonoidis denticulatus” (tortuga terrestre de patas amarillas). Cargamos las librerías sf y tmap para elaborar el gráfico. Además con la función st_as_sf convertimos el data frame tortuga en un objeto sf que contiene información espacial, utilizando las columnas de longitud y latitud, y asignando el CRS EPSG 4326.

library(sf)
library(tmap)
#Cargamos el shape de departamentos del Perú, obtenido
departamento<-st_read("D:/Ciclos UNMSM/noveno ciclo/O_ecologiaAplicada/semana 1/tarea_tortuga/DEPARTAMENTOS/DEPARTAMENTOS.shp")
## Reading layer `DEPARTAMENTOS' from data source 
##   `D:\Ciclos UNMSM\noveno ciclo\O_ecologiaAplicada\semana 1\tarea_tortuga\DEPARTAMENTOS\DEPARTAMENTOS.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 25 features and 4 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -81.32823 ymin: -18.35093 xmax: -68.65228 ymax: -0.03860597
## Geodetic CRS:  WGS 84
tortuga<-st_as_sf(tortuga,coords = c("decimalLongitude","decimalLatitude"),crs=4326)
departamento<-departamento |> 
   mutate(DEPARTAMENTOS=DEPARTAMEN) |>select(-DEPARTAMEN)
tm_shape(departamento) +
  tm_fill(col = 'DEPARTAMENTOS') +
  tm_borders() +  
  tm_shape(tortuga) +
  tm_dots(col = "red",size = 0.10)+
  tm_layout(main.title ="Registro de Presencia 'Chelonoidis denticulatus', Perú",main.title.size = 1,main.title.position = c("centre","top"),
            legend.outside = T,legend.outside.size = 0.2,frame=F,bg.color = "gray",legend.title.size =1.5 )+
  tm_compass(position = c("left","bottom"))+
  tm_scale_bar(position = c("left","bottom"))+
  tm_grid(lwd=0.7,
          col="black",n.x = 4,n.y = 4)

tmap_mode("view")
## tmap mode set to interactive viewing
tm_shape(departamento) +
  tm_fill(col = 'DEPARTAMENTOS') +
  tm_borders() +  
  tm_shape(tortuga) +
  tm_dots(col = "red",size = 0.10)+
  tm_layout(main.title ="Registro de Presencia 'Chelonoidis denticulatus', Perú",main.title.size = 1,main.title.position = c("centre","top"),
            legend.outside = T,legend.outside.size = 0.2,frame=F,bg.color = "gray",legend.title.size =1.5 )+
  #tm_compass(position = c("left","bottom"))+
  tm_scale_bar(position = c("left","bottom"))+
  tm_grid(lwd=0.7,
          col="black",n.x = 4,n.y = 4)

Cantidad de ocurrencias por departamento

Se extrae la columna stateProvince y se contabiliza la frecuencia de ocurrencias por departamentos.

cantidad <- table(tortuga$stateProvince)

# Ordenamos las frecuencias de mayor a menor
frecuencia <- sort(cantidad, decreasing = TRUE)

print(frecuencia)
## 
##        Madre de Dios             Amazonas               Loreto 
##                   50                   27                   26 
##                                   Huanuco              Ucayali 
##                   20                    3                    3 
##                Cusco             Huánuco          San Martín 
##                    2                    2                    2 
##          La Libertad Peru - Madre de Dios 
##                    1                    1

Se observan 20 observaciones que no tienen el atributo de stateProvince.

Resultados

  • Los departamentos con mayor cantidad de observaciones de la especie “Chelonoidis denticulatus” son Madre de Dios, Amazonas y Loreto según la base de datos obtenida de la plataforma GBIF.
  • La distribución de esta especie en el Perú, se encuentra en regiones que presentan hábitats de selvas tropicales y bosques húmedos.